Ру
Регистрация Вход

Список публикаций по ключевому слову: «machine learning»

  • Машинное обучение на основе правил в иерархической модели для прогнозирования корпоративного банкротства

    Статья в сборнике трудов конференции
    Право, экономика и управление: теория и практика
    Авторы:
    Черняева Полина Денисовна, Алмазова Екатерина Сергеевна, Горбачев Сергей Игоревич
    Рубрика:
    Экономика предпринимательства
    Аннотация:
    В статье исследуется применение машинного обучения на основе правил, в частности деревьев решений, для прогнозирования корпоративного банкротства в рамках иерархической модели. На основе набора данных из Taiwan Economic Journal (1999–2009 гг.) в исследовании оцениваются показатели экономической эффективности, критически влияющие на финансовую несостоятельность. Модель дерева решений достигла уровня ошибки 1,6%, превзойдя нейронные сети (2,67%) и карты Кохонена (2,98%). Наиболее значимыми выявленными факторами стали: устойчивая прибыль на акцию (Persistent EPS) (22,4%), коэффициент отношения оборотного капитала к собственному капиталу (Working Capital to Equity ratio) (20,1%) и отношение прибыли до налогообложения к капиталу (Pretax Income to Capital) (15,5%). Полученные результаты предоставляют прозрачный и масштабируемый инструмент для инвесторов и кредиторов с целью минимизации финансовых рисков.
    Ключевые слова:
    финансовое состояние, экономическая эффективность, машинное обучение, дерево решений, иерархическая модель, прогнозирование банкротства
    Перейти 

  • Логический алгоритм классификации для обнаружения фишинговых доменов при анализе кибербезопасности

    Статья в сборнике трудов конференции
    Право, экономика и управление: теория и практика
    Автор:
    Коршунова Вероника Юрьевна
    Рубрика:
    Социально-экономические процессы в обществе
    Аннотация:
    В статье рассматривается применение деревьев решений для обнаружения фишинговых доменов на основе атрибутов URL-адресов. Логический алгоритм классификации, осуществляющий поиск конъюнктивных закономерностей, был применен к набору данных, включающему 112 структурных и серверных признаков. Модель дерева решений достигла уровня ошибки 3,26%. Ключевыми значимыми факторами, выявленными в ходе исследования, стали: количество косых черт (слэшей) в URL-адресе (40,3%), время активации домена (16,8%) и длина каталога (14,06%). Полученные результаты подтверждают высокую эффективность и интерпретируемость методов машинного обучения на основе правил для минимизации угроз кибербезопасности.
    Ключевые слова:
    машинное обучение, кибербезопасность, дерево решений, фишинговые домены, обнаружение угроз
    Перейти 

  • Сравнительный анализ эффективности методов машинного обучения для выявления паттернов сердечно-сосудистых заболеваний

    Статья в сборнике трудов конференции
    Право, экономика и управление: теория и практика
    Авторы:
    Олейникова Олеся Олеговна, Алмазова Екатерина Сергеевна, Соловьева Татьяна Владимировна, Горбачев Сергей Игоревич
    Рубрика:
    Социально-экономические процессы в обществе
    Аннотация:
    В статье проводится оценка эффективности трех методов анализа данных – деревьев решений, нейронных сетей и самоорганизующихся карт Кохонена – для выявления паттернов сердечно-сосудистых заболеваний. На основе набора данных, включающего 1 328 записей о пациентах, модели сравнивались по точности классификации целевых переменных и демографических атрибутов. Нейронная сеть продемонстрировала наименьший уровень ошибки при прогнозировании заболевания (3,61%), в то время как дерево решений показало надежные результаты (6,17%) при более высокой интерпретируемости. Полученные результаты подчеркивают необходимость выбора метода с учетом специфики данных, а также компромисса между точностью и прозрачностью моделей в медицинской диагностике.
    Ключевые слова:
    машинное обучение, анализ данных, нейронные сети, деревья решений, карты Кохонена, медицинская аналитика
    Перейти 

  • Адаптивное машинное обучение в реальном времени: методы борьбы с отклонением концептов в потоковых данных

    Статья в сборнике трудов конференции
    Студенчество и наука: ступень к познанию
    Авторы:
    Прудкий Александр Сергеевич, Жевлакова Кристина Евгеньевна, Кукарцев Владислав Викторович
    Рубрика:
    Специфика предметного содержания обучения математике и информатике в современных условиях
    Аннотация:
    Статья исследует современные подходы к адаптивному машинному обучению в условиях реального времени, акцентируя внимание на проблеме отклонения концептов в потоковых данных. Рассматриваются основные методы обнаружения и коррекции отклонения данных, позволяющие моделям сохранять точность при работе с нестационарными информационными потоками. Анализируются алгоритмы онлайн-обучения, адаптивные пороговые механизмы и техники инкрементального обновления моделей. Обсуждаются перспективы внедрения этих методов в системы мониторинга, прогнозирования и автоматизации, а также вызовы, связанные с вычислительной сложностью и задержками обработки.
    Ключевые слова:
    адаптивное машинное обучение, потоковые данные, отклонение концептов
    Перейти 

  • Создание междисциплинарного проекта с применением цифровых технологий

    Статья в сборнике трудов конференции
    Образование, инновации, исследования как ресурс развития сообщества
    Авторы:
    Кудашкина Анжелика Владимировна, Макарова Елена Леонидовна
    Рубрика:
    Современные технологии в образовании
    Аннотация:
    В статье рассматривается вопрос понятия междисциплинарных проектов и способов их реализации в учебном процессе. Приведён пример такого проекта, и показано как именно осуществляется использование современных технологий. Сделан вывод о том, что генеративный ИИ достаточно успешно справляется с задачами простого и среднего уровня сложности, однако испытывает трудности при увеличении сложности задач, особенно при наличии тонких зависимостей и непривычных условий.
    Ключевые слова:
    инновационные методы, реализация проекта, цифровые технологии, креативное мышление, интеграция дисциплин, научные исследования, генеративный ИИ, междисциплинарный проект, планиметрия, решение геометрических задач, автоматизированное решение задач
    Перейти 

  • Принцип работы рекомендательных систем и их влияние на человека на примере «YouTube»

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные проблемы менеджмента, экономики и экономической безопасности
    Авторы:
    Тагиров Марк Ильич, Ушаков Александр Анатольевич, Терещенко Олеся Валерьевна
    Рубрика:
    Менеджмент и его разновидности, диверсификация, маркетинг, ценообразование и логистика
    Аннотация:
    В статье проводится анализ рекомендательной системы «YouTube», а также проводится исследование архитектуры системы, которая, в свою очередь, основана на двухэтапной модели машинного обучения, с учетом внедрения методов самообучения и ее эволюция в 2025 г. Уделяется основное внимание выявлению и систематизации рисков, которые связаны с персонализацией контента, таких как формирование «информационных пузырей», влияние на поведения пользователя и продвижение радикального контента. Представлены рекомендации для снижения выявленных негативных эффектов у пользователей и разработчиков на основе актуальных научных публикаций и статистики.
    Ключевые слова:
    зависимость, искусственный интеллект, машинное обучение, алгоритмы, персонализация, YouTube, большие языковые модели, рекомендательные системы, информационный пузырь
    Перейти 

  • Идентификация эконометрических моделей симультанных уравнений и систем управления на основе машинного обучения

    Глава в книге
    Эффективное развитие современной экономики: проблемы и перспективы
    Автор:
    Минитаева Алина Мажитовна
    Рубрика:
    Глава 12
    Аннотация:
    В главе предлагается метод анализа экономических систем, основанный на использовании модели симультанных уравнений и машинного обучения. Рассмотрена архитектура полносвязной нейронной сети, способная отражать структуру системы управления с дискретным временем и позволять идентифицировать систему симультанных уравнений. Предлагается метод обучения нейронной сети, который позволяет оценить коэффициенты системы симультанных уравнений. Представлен метод прогнозирования многомерного временного ряда на основе оцененных структурных параметров системы с использованием перцептрона.
    Ключевые слова:
    машинное обучение, идентификация систем управления, нейронная сеть, перцептрон, многомерный временной ряд, симультанные уравнения, одновременные уравнения, система управления с дискретным временем
    Перейти 

  • Использование искусственного интеллекта для повышения эффективности бизнеса

    Статья в сборнике трудов конференции
    Инновационные подходы к управлению в экономических, технических и правовых системах
    Автор:
    Иглинская Инна Геннадьевна
    Рубрика:
    Информационные технологии в управлении бизнесом
    Аннотация:
    В статье рассматривается роль искусственного интеллекта (ИИ) в повышении эффективности бизнес-процессов. В условиях стремительного технологического прогресса компании сталкиваются с необходимостью адаптации к новым реалиям, и ИИ становится ключевым инструментом для достижения конкурентных преимуществ. Анализируются основные области применения ИИ, включая автоматизацию рутинных задач, улучшение клиентского сервиса, прогнозирование потребительского поведения и оптимизацию управления ресурсами. Особое внимание уделяется примерам успешного внедрения ИИ в различных отраслях, таких как финансы, розничная торговля и производство. Обсуждаются вызовы и риски, связанные с интеграцией ИИ в бизнес, включая вопросы этики и защиты данных. Статья подчеркивает важность стратегического подхода к внедрению технологий ИИ, а также необходимость подготовки кадров для работы с новыми инструментами. В заключение сделаны выводы о перспективах использования ИИ для повышения общей эффективности и устойчивости бизнеса в условиях цифровой экономики.
    Ключевые слова:
    прогнозирование, подготовка кадров, искусственный интеллект, конкурентные преимущества, машинное обучение, цифровая трансформация, анализ данных, автоматизация процессов, защита данных, эффективность бизнеса, инновации в бизнесе, оптимизация ресурсов, клиентский сервис, этика ИИ, стратегическое внедрение
    Перейти 

  • Технологии индустрии 4.0: машинное обучение и управление взаимоотношениями с клиентами

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные вопросы гуманитарных и социальных наук: от теории к практике
    Автор:
    Малыженков Павел Валерьевич
    Рубрика:
    Содержание и технологии профессионального образования
    Аннотация:
    Четвертая промышленная революция представляет собой последнюю трансформацию средств производства в истории человечества. Эти инновации основаны на предшествующем техническом прогрессе, начиная с создания самой сети, ее эволюции от статической к социальной через внедрение блогов, вики и веб-сервисов, дальнейшего обогащения ее семантическими данными для облегчения межмашинного взаимодействия и заканчивая ее текущим состоянием. В статье представлен обзор наиболее интересных методов и подходов в применении искусственного интеллекта в рамках индустрии 4.0 для решения задач оптимизации систем управления взаимоотношениями с клиентами.
    Ключевые слова:
    машинное обучение, Индустрия 4.0, стимулирующие технологии, CRM
    Перейти 

  • Оценка стоимости компании с учетом изменений структуры ее капитала при моделировании выпуска облигаций и акций с использованием подходов статистического анализа и машинного обучения

    Статья в сборнике трудов конференции
    Актуальные проблемы менеджмента, экономики и экономической безопасности
    Авторы:
    Назарова Дарья Игоревна, Семина Наталья Сергеевна, Никулин Леонид Романович, Церцеил Юлия Сергеевна
    Рубрика:
    Анализ и прогнозирование основных тенденций современной экономики на макро-, мезо- и микроуровне
    Аннотация:
    Нынешний финансовый ландшафт представляет из себя сложное переплетение взаимодействий финансовых инструментов и технологий, меняющего способы управления компаниями своей стоимостью. Финансовые инструменты выступают в качестве краеугольного камня структуры капитала, влияя на денежные потоки и общую оценку. Между тем, финансовые технологии привносят в инновации и эффективность, предоставляя беспрецедентные возможности в оценке и прогнозировании влияния этих инструментов на стоимость компании. Способность принимать своевременные решения о распределении ресурсов и привлечении капитала является ключевым фактором успеха в быстро развивающейся бизнес-среде. Таким образом, финансовый сектор претерпевает трансформационные изменения, изменяющие то, как компании справляются со сложностями и принимают обоснованные решения во все более динамичной среде. Симбиоз этих элементов меняет будущее финансов, предлагая новые возможности для создания и управления стоимостью во взаимосвязанном мире.
    Ключевые слова:
    машинное обучение, имитационное моделирование, структура капитала, ценные бумаги, статистический анализ, стоимость компании
    Перейти 

  • Биоэвристики: теория, алгоритмы и приложения

    Глава в книге
    Биоэвристики: теория, алгоритмы и приложения
    Авторы:
    Родзин Сергей Иванович, Скобцов Юрий Александрович, Эль-Хатиб Самер Аднан
    Рубрика:
    Авторская монография
    Аннотация:
    В книге рассматривается современное состояние и проблемы развития биоэвристик, биографический и меметический алгоритмы, вопросы поиска оптимальных решений траекторными алгоритмами и биоэвристиками многокритериальной оптимизации. Представлены муравьиные и роевые биоэвристики, их особенности и модификации. В качестве приложений рассматриваются гибридный муравьиный и гиперэвристический роевой алгоритмы сегментации сложно структурированных изображений. Монография является междисциплинарной, она адресована магистрам и аспирантам, изучающим теорию и практику создания интеллектуальных информационных систем и технологий, а также специалистам по теоретическим основам информатики, программной инженерии, системному анализу, управлению и обработке информации, информационным системам и процессам, биоинформатике.
    Ключевые слова:
    эксперимент, моделирование, оптимизация, машинное обучение, биоэвристика, дрейф-анализ, муравьиная система, рой частиц, сегментация изображений, функция приспособленности, эволюционные вычисления, NFL-теорема
    Перейти